Web3 ve AI'nin Birleşimi: Gelecek Nesil İnternet Altyapısını İnşa Etmek

Web3, merkeziyetsiz, açık ve şeffaf bir yeni internet paradigması olarak, AI ile doğal bir entegrasyon potansiyeline sahiptir. Geleneksel merkezi mimaride, AI hesaplama ve veri kaynakları sıkı bir kontrol altındadır ve hesaplama gücü darboğazları, gizlilik ihlalleri, algoritma şeffaflığı gibi zorluklarla karşı karşıyadır. Web3, dağıtık teknolojiye dayanarak, hesaplama gücü paylaşım ağı, açık veri pazarı, gizlilik hesaplama gibi yollarla AI gelişimine yeni bir ivme kazandırabilir. Aynı zamanda, AI da Web3'e akıllı sözleşme optimizasyonu, hile önleme algoritmaları gibi birçok güçlendirme sağlayarak ekosistem inşasına yardımcı olabilir. Web3 ve AI'nın birleşimini keşfetmek, sonraki nesil internet altyapısını inşa etmek ve veri ile hesaplama gücünün değerini ortaya çıkarmak için son derece önemlidir.

Veri Tabanlı: AI ve Web3'ün Sağlam Temeli

Veri, AI gelişimini tetikleyen temel motivasyondur. AI modellerinin derin bir anlayış ve güçlü akıl yürütme yeteneği kazanabilmesi için büyük miktarda yüksek kaliteli veriyi sindirmesi gerekmektedir. Veri, makine öğrenimi modellerine eğitim temeli sağlamakla kalmaz, aynı zamanda modellerin doğruluğunu ve güvenilirliğini de belirler.

Geleneksel merkeziyetsiz AI veri elde etme ve kullanım modellerinin birkaç ana sorunu vardır:

• Veri edinme maliyeti yüksek, küçük ve orta ölçekli işletmelerin bunu karşılaması zor.
• Veri kaynakları teknoloji devleri tarafından tekelleştiriliyor ve veri adaları oluşturuluyor.
• Kişisel verilerin gizliliği sızıntı ve kötüye kullanım riskiyle karşı karşıya

Web3, bu acı noktaları yeni bir merkeziyetsiz veri paradigması ile çözebilir:

• Kullanıcılar, boşta kalan ağ kaynaklarını AI şirketlerine satabilir, merkeziyetsiz bir şekilde ağ verilerini toplayabilir ve AI model eğitimi için gerçek, yüksek kaliteli veriler sağlayabilir.
• "Etiketleme ile Kazan" modelini benimseyerek, token teşvikleri ile dünya genelindeki çalışanları veri etiketleme sürecine katılmaya teşvik ediyor, küresel uzmanlığı bir araya getiriyor ve veri analiz yeteneklerini artırıyor.
• Blok zinciri veri ticaret platformu, veri arz ve talep taraflarına açık ve şeffaf bir ticaret ortamı sağlayarak veri yeniliğini ve paylaşımını teşvik eder.

Ancak gerçek dünya verisi elde etmenin bazı sorunları da var; veri kalitesinin farklı olması, işleme zorluğu, çeşitlilik ve temsiliyet eksikliği gibi. Sentetik veriler, Web3 veri alanının gelecekteki yıldızı olabilir. Üretken AI teknolojisi ve simülasyona dayalı olarak, sentetik veriler gerçek veri özelliklerini simüle edebilir ve gerçek verilerin etkili bir tamamlayıcısı olarak veri kullanım verimliliğini artırabilir. Otonom sürüş, finansal piyasa ticareti, oyun geliştirme gibi alanlarda sentetik verilerin olgun uygulama potansiyeli gösterdiği bilinmektedir.

Gizlilik Koruma: FHE'nin Web3'teki Rolü

Veri odaklı çağda, gizlilik koruma küresel bir ilgi odağı haline gelmiştir. Bazı hassas veriler gizlilik riski nedeniyle tam olarak kullanılamamakta, bu da yapay zeka modellerinin potansiyelini ve akıl yürütme yeteneklerini sınırlamaktadır.

FHE, tamamen homomorfik şifreleme anlamına gelir ve şifreli veriler üzerinde doğrudan hesaplama işlemleri yapmaya izin verir, verileri şifrelerini çözmeye gerek kalmadan, ayrıca hesaplama sonuçları açık metin veriler üzerinde yapılan hesaplamaların sonuçlarıyla aynıdır.

FHE, AI gizlilik hesaplamalarına sağlam bir koruma sağlar ve GPU hesaplama gücünün, ham verilere dokunmadan model eğitimi ve çıkarım görevlerini yerine getirmesine olanak tanır. Bu, AI şirketlerine ticari sırlarını korurken güvenli bir API hizmeti açma konusunda büyük avantajlar sunar.

FHEML, makine öğrenimi döngüsü boyunca verilerin ve modellerin şifrelenmesini destekleyerek, hassas bilgilerin güvenliğini sağlamakta ve veri sızıntısı risklerini önlemektedir. Bu şekilde, FHEML veri gizliliğini güçlendirir ve AI uygulamaları için güvenli bir hesaplama çerçevesi sunar.

FHEML, ZKML'nin bir tamamlayıcısıdır; ZKML, makine öğreniminin doğru bir şekilde yürütüldüğünü kanıtlar, FHEML ise veri gizliliğini korumak için şifreli veriler üzerinde hesaplama yapmanın önemini vurgular.

Hesap Gücü Devrimi: Merkeziyetsiz Ağlarda AI Hesaplaması

Mevcut AI sistemlerinin hesaplama karmaşıklığı her 3 ayda bir katlanarak artmakta, bu da hesaplama gücü talebinin hızla artmasına neden olmakta ve mevcut hesaplama kaynaklarının tedarikini çok aşmaktadır. Bu hesaplama gücü eksikliği, yalnızca AI teknolojisinin ilerlemesini sınırlamakla kalmıyor, aynı zamanda ileri düzey AI modellerinin çoğu araştırmacı ve geliştirici için erişilemez hale gelmesine yol açıyor.

Aynı zamanda, küresel GPU kullanım oranı %40'ın altında kalırken, mikroişlemci performansındaki artışın yavaşlaması ve tedarik zinciri ile jeopolitik faktörlerin neden olduğu çip kıtlığı, hesaplama gücü tedarik sorununu daha da ciddi hale getiriyor. AI çalışanları iki arada kalmış durumda: ya donanım satın alacaklar ya da bulut kaynaklarını kiralayacaklar, acil olarak talebe dayalı, maliyet etkin bir hesaplama hizmetine ihtiyaçları var.

Merkeziyetsiz AI hesaplama ağı, dünya genelindeki atıl GPU kaynaklarını bir araya getirerek AI şirketlerine ekonomik ve kolay erişilebilir bir hesaplama pazarı sunmaktadır. Hesaplama talep edenler, ağda hesaplama görevleri yayınlayabilir; akıllı sözleşmeler görevleri hesaplama gücü sağlayan madenci düğümlerine dağıtır, madenciler görevleri yerine getirir ve sonuçları sunar, doğrulandıktan sonra puan ödülü kazanır. Bu çözüm kaynak kullanım verimliliğini artırır ve AI gibi alanların hesaplama darboğazı sorununu çözmeye yardımcı olur.

Genel merkeziyetsiz hesaplama ağlarının yanı sıra, AI eğitimi ve çıkarımı üzerine odaklanan özel hesaplama ağları da bulunmaktadır. Merkezsiz hesaplama ağları, adil ve şeffaf bir hesaplama pazarı sunarak tekelleşmeyi kırar, uygulama eşiğini düşürür ve hesaplama verimliliğini artırır. Web3 ekosisteminde, merkeziyetsiz hesaplama ağları kritik bir rol oynayarak daha fazla yenilikçi dapp'ın katılımını çekmekte ve AI teknolojisinin gelişimi ve uygulanmasını birlikte teşvik etmektedir.

DePIN: Web3'ün Edge AI'ye Güç Vermesi

Edge AI, verilerin üretim kaynağında hesaplamaların gerçekleşmesini sağlayarak düşük gecikme süresi ve gerçek zamanlı işlem imkanı sunarken kullanıcı gizliliğini korur. Edge AI teknolojisi, otonom sürüş gibi kritik alanlarda uygulanmaktadır.

Web3 alanında, DePIN kavramına daha aşinayız. Web3, merkeziyetsizlik ve kullanıcı veri egemenliğini vurgularken, DePIN yerel veri işleme yoluyla kullanıcı gizliliğini artırır ve veri sızıntısı riskini azaltır. Web3'e özgü Token ekonomi mekanizması, DePIN düğümlerinin hesaplama kaynakları sağlamasını teşvik ederek sürdürülebilir bir ekosistem inşa eder.

Şu anda DePIN, bazı kamu zinciri ekosistemlerinde hızlı bir şekilde gelişiyor ve proje dağıtımında birinci tercih platformlarından biri haline geliyor. Yüksek TPS, düşük işlem ücretleri ve teknik yenilikler DePIN projelerine güçlü destek sağlıyor.

IMO: AI modelinin yeni paradigmaları yayınlandı

IMO kavramı, AI modellerini tokenleştiriyor. Geleneksel modelde, AI model geliştiricileri, modelin sonraki kullanımlarından sürekli gelir elde etmekte zorluk çekiyorlar; özellikle model diğer ürün ve hizmetlerle entegre edildiğinde. AI modelinin performansı ve etkisi genellikle şeffaflıktan yoksundur, bu da potansiyel yatırımcıların ve kullanıcıların gerçek değerini değerlendirmesini zorlaştırarak modelin piyasa tanınırlığını ve ticari potansiyelini sınırlıyor.

IMO, açık kaynaklı AI modellerine yeni bir finansman desteği ve değer paylaşım yöntemi sunuyor. Yatırımcılar, modelin gelecekte üreteceği geliri paylaşmak için IMO tokenlerini satın alabilirler. Bazı protokoller, AI modelinin gerçekliğini garanti altına almak ve token sahiplerinin gelir paylaşımını sağlamak için belirli ERC standartlarını, AI oracle'ları ve OPML teknolojisini bir araya getirir.

IMO modeli, şeffaflık ve güveni artırarak, açık kaynaklı işbirliğini teşvik etmekte, kripto pazarındaki trendlere uyum sağlamakta ve AI teknolojisinin sürdürülebilir gelişimine güç katmaktadır. IMO şu anda erken deneme aşamasındadır, ancak piyasa kabulü arttıkça ve katılım alanı genişledikçe, yenilikçiliği ve potansiyel değeri beklenmeye değerdir.

AI Ajansı: Etkileşim Deneyiminin Yeni Çağı

AI Ajansı, çevreyi algılayabilir, bağımsız düşünebilir ve belirlenen hedeflere ulaşmak için uygun eylemleri gerçekleştirebilir. Büyük dil modellerinin desteğiyle, AI Ajansı sadece doğal dili anlamakla kalmaz, aynı zamanda kararları planlayabilir ve karmaşık görevleri yerine getirebilir. Kullanıcılarla etkileşim kurarak tercihlerini öğrenen sanal asistanlar olarak hizmet verebilirler ve kişiselleştirilmiş çözümler sunabilirler. Belirgin talimatlar olmadan, AI Ajansı da bağımsız olarak sorunları çözebilir, verimliliği artırabilir ve yeni değerler yaratabilir.

Bazı açık AI yerel uygulama platformları, kullanıcıların robot işlevlerini, görünümünü, sesini yapılandırmalarını ve dış bilgi havuzlarına bağlanmalarını destekleyen kapsamlı ve kullanıcı dostu yaratım araçları seti sunar. Bu platformlar, adil ve açık bir AI içerik ekosistemi oluşturmayı hedefleyerek, üretken AI teknolojisini kullanarak bireyleri süper yaratıcılar haline getirmeyi amaçlamaktadır. Bu platformlar, rol oynamayı daha insani hale getirmek için özel büyük dil modelleri eğitmiştir; ses klonlama teknolojisi, AI ürünlerinin kişiselleştirilmiş etkileşimini hızlandırabilir. Özelleştirilmiş AI Agent kullanarak, şu anda video sohbet, dil öğrenimi, görüntü üretimi gibi birçok alanda uygulanabilir.

Web3 ile AI'nin birleşiminde, şu anda daha çok altyapı katmanına yönelik keşifler yapılmaktadır; yüksek kaliteli verilerin nasıl elde edileceği, veri gizliliğinin nasıl korunacağı, zincir üzerinde modellerin nasıl barındırılacağı, merkeziyetsiz hesaplama gücünün verimli kullanımının nasıl artırılacağı ve büyük dil modellerinin nasıl doğrulanacağı gibi kritik sorunlar. Bu altyapıların kademeli olarak geliştirilmesiyle, Web3 ile AI'nin birleşiminin bir dizi yenilikçi iş modeli ve hizmetler doğuracağına inanmak için gerekçemiz var.